- 让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!
Echo_Wish
Python进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
- 大模型WebUI:Gradio全解系列10——Additional Features:补充特性(上)
龙焰智能
Gradio全解教程gradioqueuestreaming提示进度条alertprogress
大模型WebUI:Gradio全解系列10——AdditionalFeatures:补充特性(上)前言本篇摘要10.AdditionalFeatures:补充特性10.1队列10.1.1使用方法10.1.2配置队列演示10.2输入输出流10.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体10.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜10.2.3统一的输入输出流10.2.4跟踪过去的输入或输出10.3提示及进
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
- 突发!微信链接被拦截?微信内打不开,已停止访问该怎么办?提示复制去浏览器打开?
小北网络知识分享
链接问题微信计算机网络开发语言网络安全
精心制作的营销链接刚分享到微信群,瞬间弹出「已停止访问该网页」的提示?数据显示,2025年上半年微信拦截违规链接超2亿条,其中60%的运营者因不了解规则导致解封失败。别慌!本文结合最新政策与实战案例,手把手教你快速定位问题、72小时高效解封,并建立长效防封机制。一、拦截真相:微信系统紧盯的5大「高危行为」微信的智能拦截系统基于内容安全、技术合规、用户反馈三大维度,以下行为极易触发「红色警报」:1.
- 硬件工程师入门与进阶全攻略
攻城狮-鹏哥
单片机单片机stm32dsp开发fpga开发51单片机mcu嵌入式硬件
一、硬件工程师成长阶段划分(一)能力成长四象限模型(二)成长阶段对照表阶段理论要求实践技能项目经验典型岗位入门期数电模电基础万用表/示波器使用简单电路焊接硬件助理工程师成长期单片机/嵌入式系统原理图设计/PCBLayout功能模块开发初级硬件工程师成熟期高速电路设计/EMC理论信号完整性分析完整产品硬件开发资深硬件工程师专家期前沿技术跟踪系统级方案设计复杂系统架构设计硬件系统工程师二、入门阶段:夯
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据机器人ai
前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
- 《数字孪生+AI:如何模拟人类大脑的智能进化?》
嘉图明
AI合伙人人工智能机器学习深度学习大数据物联网
《数字孪生+AI:如何模拟人类大脑的智能进化?》大脑发展的五阶段理论与AI模型发展关系人类大脑在一生中经历五个主要发展阶段,从胎儿期一直到老年期阶段1(孕期0–10月):大脑迅速增长,大量神经元和神经连接形成这是大脑发育的基础阶段,孕期的营养和环境对神经系统发育至关重要。阶段2(出生–6岁):幼儿期大脑突飞猛进地构建神经元连接。2-3岁时大脑已达到成人大小的80%,3岁时突触连接数高达1000万亿
- 牢大数(see you again)
稳兽龙
c++算法数位动规
传统题1000ms512MiB说明科比·布莱恩特(KobeBryant,1978年8月23日—2020年1月26日),全名科比·比恩·布莱恩特·考克斯(KobeBeanBryantCox),出生于美国宾夕法尼亚州费城,美国已故篮球运动员,司职得分后卫/小前锋。他在打篮球时穿的球服号码为8与24,于是我们称含有8或24的数称为牢大数。温馨提示:不要在半夜打这道题代码,你会被牢大肘击。输入格式输入的都
- Webpack 中的 Loader 和 Plugin 全面详解
JaysonJin
webpackrust前端
Webpack中的Loader和Plugin全面详解整理不易,记得收藏、点赞再加关注,后续还会更新更多实战文档!Webpack是现代前端构建体系的核心工具,其中Loader和Plugin是其功能扩展的两大支柱。它们虽然常一起出现,但本质和作用完全不同。本文将全面对比二者的定义、作用、使用场景、生命周期与示例,帮你彻底搞清Loader和Plugin的区别与使用方法。一、Loader是什么?定义:Lo
- 鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析关键词:鸿蒙应用、变现策略、盈利模式、应用内购买、广告盈利、订阅服务摘要:本文旨在全面分析鸿蒙应用的变现策略和盈利模式。随着鸿蒙操作系统的广泛应用,众多开发者希望借助这一平台实现应用的盈利。文章将从背景介绍入手,阐述鸿蒙应用的发展现状和盈利的重要性。接着详细解析核心概念,包括常见的盈利模式及其原理。通过数学模型和公式说明不同盈利模式的潜在收益计算方法。结合项目实战
- 1、 快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]
Yuezero_
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快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库,它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe,同时拥有一个模型和数据社区,代码可以像torchhub一样直接从指定的仓库去调用别人上传的数据集和pretraincheckpoint。除此之外,安装方便,代码结构清晰,注释齐全,二次开发会十分有效率。diffusers使用
- linux深度学习问题汇总
不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- 量化AI价值的30个关键指标
mao_feng
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摘要:量化AI的战略价值人工智能(AI)成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标,从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略,将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标(KPI)不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
- 【Actix Web】Rust Web开发实战:Actix Web框架全面指南(2025企业级应用版)
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计算机前端rust开发语言
在2025年高并发、低延迟成为Web服务核心指标的背景下,ActixWeb凭借异步Actor模型与零成本抽象,成为Rust生态中生产环境部署率最高的Web框架。本指南深入解析ActixWeb4.0核心技术,覆盖百万级并发架构设计、内存安全防线构建、云原生集成方案三大实战维度,通过电商秒杀系统、物联网数据平台两大案例,详解如何实现50万QPS下毫秒级响应。提供全链路性能调优清单(包括PGO编译优化+
- 信创领域的十大网络安全威胁有哪些
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信创产品兼容性互认证国产化信创安全eclipsejavatomcathibernateopencv数据挖掘
在信创(信息技术应用创新)领域,由于其涉及自主可控软硬件、核心技术与基础设施,网络安全威胁尤为突出,其网络安全威胁不仅涉及传统IT系统的共性问题,还因技术生态的独特性面临特殊挑战。结合信创环境的特点,以下是信创领域面临的十大主流网络安全威胁。一.人员安全意识不足真实的网络攻击可能并不需要多么高深的技术,更多的是针对人员的安全意识不足发起的攻击。在信创项目建设和运营过程中,涉及大量研发、实施、运维和
- 专题:2025全球能源转型与电力数字化发展报告|附300+份报告PDF、原数据表汇总下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42778在全球能源需求持续增长、气候环境挑战日益严峻的背景下,能源转型、零碳转型和数字化转型成为各国共同面临的长期且复杂的系统性工程。构建新型电力系统是应对这三大转型的关键,而数字化转型则是支撑其发展的重要路径。本报告汇总解读基于《华为技术有限公司:2024年全球能源转型及数字化转型成功实践报告-加速电力智能化》《薪智:2025年Q2电力行业薪
- LabVIEW荧光微管图像模拟
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LabVIEW开发案例LabVIEW设备控制LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW开发案例LabVIEW知识
利用LabVIEW平台,集成PI压电平台、Nikon荧光显微镜及AndorsCMOS相机等硬件,构建荧光微管滑行实验图像序列模拟系统。通过程序化模拟微管运动轨迹、荧光标记分布及显微成像过程,为生物医学领域微管跟踪算法测试、运动特性分析提供标准化仿真环境,解决传统实验中手动跟踪效率低、误差大及硬件漂移等问题。应用场景科研算法验证:高校及科研机构用于验证微管跟踪软件(如MTrack2)在不同运动轨迹下
- 5.10品牌日|电商院徐一帆解读:中国企业如何迈向全球品牌
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中国品牌出海暨资源精准对接大会召开2025年5月10日,杭州浙商大创业园3楼演播厅迎来了一场聚焦“品牌出海,创新突围”的行业盛会——中国品牌出海暨资源精准对接大会。本次大会由浙江省新型重点专业智库浙江工商大学浙商研究院、浙江工商大学中非经贸研究院、杭州电子商务研究院联合主办,汇聚了诸多行业领袖、专家学者、企业代表等,共同探讨中国品牌出海的新机遇、新挑战,分享成功经验,探讨合作模式,为推动中国品牌全
- JSON + 存储过程:SaaS 架构下的统一接口与租户定制之道
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在多租户SaaS系统中,不同客户往往有差异化的业务逻辑、字段要求与流程规则。传统“统一模型+配置参数”的开发模式,虽然具有可控性,但在高度动态、合作多样化的场景下,逐渐暴露出扩展困难、上线周期长、定制成本高等问题。随着数据库对JSON的原生支持日益成熟,以JSON作为统一数据协议+存储过程作为租户可编程执行单元的模式,成为SaaS架构的新选择。该模式不仅保留了统一接口的规范性,还为租户、合作伙伴甚
- Mac mini 跑 DeepSeek R1 及 QwQ-32B模型实测报告
强哥之神
GPTmacosGPUdeepseek人工智能语言模型LLM
测试对象:2025款Macmini(M4/M4Pro芯片)测试模型:DeepSeek-R1(14B/32B)、QwQ-32B(原版/量化版)测试目标:硬件性能适配性、推理速度、内存占用及优化方案一、Macmini硬件配置概览配置项M4基础款(16GB)M4Pro高配(32GB/64GB)芯片M4(10核CPU/10核GPU)M4Pro(14核CPU/20核GPU)内存16GB统一内存32GB/64
- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
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一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- 近期股票分析个人看法 欢迎加入讨论
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财经区块链
这是今天收市三大指数的行情,未来有持续上涨的空间。今天的涨势平稳没有波动性接下来周三周四持续上涨,一样幅度不大。有稳健前行的趋势,周五有所下跌。再分析一下板块,今年的热点板块离不开军工行业,我们可以回忆一下:印巴冲突,以伊冲突,巴黎航展,九天无人机首飞,都会有很强的涨势,随着九月阅兵将会展示更多的装备,将会有更强势的走势。静下心来我们就不难发现是什么原因会让这些票这么活跃。从对等关税之后,原来优质
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- YOLOv10 全面升级解析:关键改进点一文掌握
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✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型,在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括:改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支,减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用,无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
- 【AI大模型】23、构建你的西部世界:AI小镇具身智能实战指南
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AI大模型人工智能AI小镇搭建具身智能实战智能体系统架构提示语工程优化虚拟社会构建AI大模型
引言:从代码到虚拟社会的奇妙旅程在人工智能领域,具身智能的发展正引领着一场新的革命。当我们谈论构建一个类似《西部世界》的虚拟社会时,我们不仅在创造一个数字游乐场,更是在探索智能体如何在模拟环境中展现出类似人类的认知、社交和决策能力。本文将带领你踏上一段激动人心的旅程,从底层架构到上层应用,全面解析如何利用提示语工程构建一个充满活力的AI小镇。想象一下,你将成为这个虚拟世界的造物主,通过精心设计的提
- 如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构
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如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构关键词:AI原生应用、SaaS架构、微服务、容器化、机器学习模型部署、自动扩展、多租户隔离摘要:本文深入探讨如何构建面向AI原生应用的高效SaaS架构。我们将从基础概念出发,逐步解析AISaaS架构的核心组件、设计原则和最佳实践,并通过实际案例展示如何实现高性能、可扩展的AI服务交付平台。文章将涵盖从基础设施选择到模型部署,从多租户隔离到自动扩展的全方位技
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提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程(PromptEngineering)这一关键领域,它作为释放大语言模型(LLM)潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发,追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架,包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”(Chain-o
- 推客系统小程序终极指南:从0到1构建自动裂变增长引擎,实现业绩10倍增长!
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大数据人工智能短剧推客系统短剧系统推客小程序推客系统开发
前言:为什么传统营销越来越难做?在流量红利消失的今天,企业普遍面临三大增长困境:获客成本飙升:电商、教育等行业单客成本突破500元,ROI持续走低用户粘性差:90%的活动用户只参与一次,复购率不足15%分销效率低下:手工统计佣金、层级混乱,50%时间浪费在管理上破局关键:让用户成为你的“推广员”推客系统小程序通过“社交裂变+智能分佣”模式,已验证帮助1000+企业实现:✔️获客成本降低70%(相比
- C# WPF + Helix Toolkit 实战:用两种方式打造“六面异色立方体”
凌霜残雪
WPF+3D数字孪生实战wpf3d材质数字孪生
引言在3D图形开发中,给立方体的每个面设置不同颜色是一个非常经典且实用的小项目。它不仅帮助我们理解3D网格构造、材质绑定和光照渲染的基本原理,还为我们后续学习更复杂的模型操作打下基础。在这篇博客中,我们将使用HelixToolkit(WPFSharpDX版本),通过两种方法来实现一个“六面异色立方体”,并详细分析它们的优缺点与适用场景。效果演示方法一:自动解析网格——CreateColoredBo
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro